Predikované vs. skutečné ceny II

Skvělý způsob, jak vizuálně ověřit přesnost durace, je vykreslit predikované ceny dluhopisů pro různé úrovně výnosů a porovnat je se skutečnými cenami.

V předchozím cvičení jsi zjistil/a duraci dluhopisu a vytvořil/a DataFrame se skutečnými cenami dluhopisu při každé úrovni výnosu. V tomto cvičení přidáš do tohoto DataFrame sloupce s predikovanými cenami dluhopisu pomocí durace a následně vykreslíš rozdíl mezi predikovanou a skutečnou cenou.

numpy, numpy_financial, pandas a matplotlib jsou již naimportované jako np, npf, pd a plt, stejně jako kód z předchozího cvičení.

Toto cvičení je součástí kurzu

Oceňování a analýza dluhopisů v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Přidej sloupec yield_change jako rozdíl aktuálního a původního výnosu.
Přidej sloupec price_change s predikovanou změnou ceny dluhopisu pomocí dolarové durace.
Přidej sloupec predicted_price kombinující původní cenu dluhopisu se změnou ceny.
Do jednoho grafu vykresli výnosy dluhopisu oproti skutečným cenám a oproti predikovaným cenám a graf zobraz.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Add a column called yield_change with the current yield minus original yield
bond['yield_change'] = (bond['bond_yield'] - ____)

# Find the predicted bond price change using dollar duration then find predicted price
bond['price_change'] = -100 * ____ * bond['yield_change'] / 100
bond['predicted_price'] = ____ + bond['price_change'] 

# Plot bond yields against predicted and actual prices, add labels, legend, and display
plt.plot(bond['bond_yield'], bond['price'])
plt.plot(____, ____)
plt.xlabel('Yield (%)')
plt.ylabel('Price (USD)')
plt.legend(["Actual Price", "Predicted Price"])
____

Upravit a spustit kód